Парадокс Симпсона и альтруизм

Гипотетический пример действия «парадокса Симпсона». В исходной популяции было 50% альтруистов и 50% эгоистов (кружок слева вверху). Эта популяция подразделилась на три субпопуляции с разным соотношением альтруистов и эгоистов (три маленьких кружка справа вверху). В ходе роста каждой из трех субпопуляций альтруисты оказались в проигрыше — их процент снизился во всех трех случаях. Однако те субпопуляции, в которых изначально было больше альтруистов, выросли сильнее благодаря тому, что они имели в своем распоряжении больше «общественно-полезного продукта», производимого альтруистами (три кружка справа внизу). В результате, если сложить вместе три выросших субпопуляции, мы увидим, что «глобальный» процент альтруистов вырос (большой кружок слева внизу).
https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.1166739
На русском https://elementy.ru/novosti_nauki/430970

Учёные из Беркли позволили людям увидеть новый цвет — «оло»

Человеческий глаз обычно использует три типа колбочек: чувствительные к синему (S), зелёному (M) и красному (L) свету. Цвета, которые мы видим, — это результат их совместной активации. Но в эксперименте:
Использовался лазер с длиной волны 488 нм
Он точечно активировал только M-колбочки (зелёные)
Остальные типы колбочек не участвовали
Мозг получил непривычный сигнал, который не соответствует ни одному известному цвету
Так родился «оло» — цвет, который не может быть воспроизведён на экране или описан словами.
Что видели участники
Пять добровольцев описали цвет как «невероятно насыщенный, чистый, сине-зелёный»
Он был ярче и интенсивнее любого знакомого оттенка
При попытке подобрать аналог на экране — все выбрали яркий бирюзовый, но он оказался менее насыщенным
Подтверждение
Участникам предложили «разбавить» белым светом «оло» и бирюзовый
Все добавили белый именно к «оло», подтверждая его большую насыщенность
Это доказывает, что восприятие было не иллюзией, а результатом точной стимуляции
Возможные применения
Коррекция дальтонизма: технология может помочь различать цвета, которые раньше сливались
Расширение цветовой палитры: возможно создание новых визуальных интерфейсов, недоступных ранее
Нейронаука и психофизика: исследование границ восприятия и работы мозга
Цвет «оло» — это не просто открытие, а вызов привычной модели восприятия. Он показывает, что:
Наш мозг способен интерпретировать сигналы иначе, если изменить входные данные
Реальность, которую мы видим, — не абсолютна, а результат биологических ограничений
С помощью технологий можно расширить границы восприятия, буквально «увидеть то, чего не существует»

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adu1052

Fedora утвердила первый кодекс взаимодействия человека и машины в мире Linux

Вот краткое изложение сути статьи о новой политике Fedora по использованию ИИ:

Fedora предлагает официальную позицию по использованию ИИ в проекте. Цель — поощрять инновации, но при этом защитить ценности сообщества, такие как свобода, прозрачность и качество.

Основные принципы
1. ИИ как инструмент, не как автор
ИИ может помогать в разработке, но человек остаётся автором и несёт ответственность.
ИИ-контент должен быть проверен, протестирован и понят перед публикацией.
Нельзя отправлять «сырые» машинные тексты или код — это нагрузка на сообщество.
2. Прозрачность
Если ИИ существенно помог — это нужно отметить в коммите или pull request'е (например, Assisted-by: Copilot).
Это помогает развивать этику и лучшие практики.
3. Сохранение голоса автора
ИИ можно использовать для перевода или преодоления языковых барьеров, но Fedora ценит уникальный стиль и голос каждого участника.
4. Ограничения на использование ИИ в управлении
ИИ не должен оценивать заявки на финансирование, доклады, лидерские позиции или нарушения кодекса поведения.
Допустимы только технические задачи, такие как фильтрация спама или ведение заметок.

Для пользователей Fedora
Все ИИ-функции должны быть опциональными — включаются только с осознанного согласия пользователя.
Fedora поощряет использование ИИ для улучшения доступности: перевод, озвучка, транскрипция.
https://communityblog.fedoraproject.org/council-policy-proposal-policy-on-ai-assisted-contributions/#comment-7945

Учёные обнаружили, что даже слабое ночное освещение (например, от уличных фонарей или экранов) значимо повышает риск развития пяти основных сердечно-сосудистых заболеваний, включая гипертонию, ишемическую болезнь сердца и сердечную недостаточность.
Исследование проводилось международной группой учёных из Австралии (Flinders Health and Medical Research Institute), Великобритании и США.
В нём участвовали 88 905 человек из базы данных UK Biobank, каждый из которых носил светочувствительный датчик на запястье в течение недели.
Всего было собрано 13 миллионов часов данных, которые сопоставили с медицинскими записями за 9,5 лет.

В статистике есть такое понятие - ложная корреляция.
А может быть просто люди, которые чувствуют себя хуже не хотят оставаться в полной темноте ночью и не зашторивают окна или даже оставляют ночной свет?

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2025.06.20.25329961v1

Последние достижения в сфере генерации музыки с использованием искусственного интеллекта трансформируют музыкальную индустрию. Бразильские ученые провели исследование: могут ли люди понять, что музыку сгенерировал искусственный интеллект. Оказалось, что в случае рандомных треков доля правильных ответов едва превышала 50 процентов.

https://arxiv.org/abs/2509.25601
На русском https://naked-science.ru/community/1127437

Движут ли науку гении или наука - продукт коллективного творчества?

Проанализировав 40 млн научных статей, авторы исследования отыскали для каждой из работ «взорвавших» свою область прорывным открытием независимые статьи с тем же открытием, вышедшие всего через несколько месяцев или лет, а иногда даже и раньше, но оставшуюся незамеченной.

Почему так происходит?
1. "Созревание" научной почвы. Наука — это кумулятивный процесс. Отдельные открытия — это кирпичики в общем здании знания. Когда накапливается достаточное количество данных, теорий и технологий, "отсутствующий пазл" становится очевиден многим исследователям одновременно. Область "созрела" для прорыва.
2. Общий инструментарий. Ученые по всему миру имеют доступ к одним и тем же журналам, конференциям, методам и оборудованию. Когда появляется новый мощный микроскоп, методика секвенирования или алгоритм, он становится доступен тысячам исследователей, которые начинают применять его к схожим проблемам.
3. Решение одних и тех же "горячих" проблем. Научное сообщество часто фокусируется на ограниченном наборе самых актуальных и многообещающих проблем (например, высокотемпературная сверхпроводимость в 80-х, графен в 2000-х, CRISPR-Cas9 в 2010-х). Это создает высокую конкуренцию и увеличивает вероятность независимых открытий.
4. Информационные сети. Даже без прямого общения ученые находятся в одном информационном поле. Они читают работы одних и тех же "гуру", следят за трендами и реагируют на одни и те же вызовы.
Классические исторические примеры:
1. Дифференциальное исчисление: Ньютон и Лейбниц разработали его независимо в XVII веке.
2. Теория эволюции: Дарвин и Уоллес пришли к идее естественного отбора почти одновременно. Дарвин собирал данные 20 лет, а получив рукопись Уоллеса, был вынужден срочно публиковать свои наработки.
3. Кислород: Пристли и Шееле открыли его независимо (хотя Пристли опубликовал результаты первым).
4. Телефон: Белл и Грей подали заявки на патент с разницей в несколько часов.
5. Солнечные батареи: Открыты в трех разных лабораториях в течение одного года.
https://arxiv.org/abs/2502.06190

Кстати, термин "кибернетика" почти вытеснен из научного обращения, так как, на мой взгляд, всеобщей науки с едиными методами не получилось... Получилось много близких наук: теория управления, теория принятия решений, системы искусственного интеллекта (которые тоже в свою очередь делятся на много направлений) и т.д.

Черты характера и умственные способности

Чтобы восполнить этот пробел, американские психологи провели метаанализ тысяч исследований, охвативших более двух миллионов человек из полусотни стран. В итоге удалось собрать данные по 3543 попарным соотношениям между 79 чертами личности и 97 умственными способностями. В 5% случаев (193 из 3543 соотношений) обнаружились сильные (r > 0,3), еще в 13% (449) средние по силе (0,2 > r > 0,3) корреляции. Больше всего положительных связей с умственными способностями обнаружилось у личностных черт, входящих в состав комплексной характеристики «открытость новому опыту». Отрицательных корреляций больше всего у черт, связанных с комплексным признаком «невротизм».
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2212794120
На русском https://elementy.ru/novosti_nauki/434118/Sostavlen_katalog_korrelyatsiy_mezhdu_chertami_lichnosti_i_umstvennymi_sposobnostyami

За что люблю работать с медиками?
Они не требует в моих формулах сходимости интегралов по Риману или хотя бы по Стилтьесу!

Новое исследование физиков из Университета Британской Колумбии (UBC Okanagan) утверждает, что Вселенная не может быть компьютерной симуляцией, так как её фундаментальная природа неалгоритмична

Исследование опирается на:
Теоремы Гёделя о неполноте — в любой формальной системе есть утверждения, которые нельзя доказать или опровергнуть внутри неё.
Теорему Тарского о невыразимости истины — истина не может быть полностью формализована в рамках самой системы.
Результаты Грегори Чайтина о непредсказуемости и случайности в формальных системах.

Гипотеза симуляции (идея, что мы живём в «Матрице») оказывается математически невозможной.
Для построения полной картины мира потребуется неалгоритмический мета-уровень, выходящий за рамки вычислений.
Это открывает новые горизонты в философии науки: реальность может быть фундаментально невычислимой, а значит, не сводимой к цифровой модели.

https://www.sciencealert.com/physicists-just-ruled-out-the-universe-being-a-simulation

https://jhap.du.ac.ir/article_488.html

То что интеллектуальные способности наследуются для большинства не является секретом... Массив работ в этой области — сотни исследований близнецов, приемных детей и их семей — показывает 50% наследуемости.

Неожиданность вот в чем:
Существует линейный рост наследуемости интеллекта: в младенчестве — 20%, в детстве и подростковом возрасте — 40%, во взрослой жизни — 60%, а в поздней жизни — 80%.
Так в пожилом возрасте (~80%) влияние общей среды снижается, а индивидуальные различия, обусловленные генетикой, становятся особенно заметными. Это связано с тем, что люди всё больше опираются на свои врождённые когнитивные ресурсы.

https://serious-science.org/genetics-and-intelligence-8693

Общеизвестное представление о том, что в критической ситуации время замедляется опровергнуто

Многие люди могут вспомнить, что когда они попадали в критическую для их выживания ситуацию, то события вокруг развивались как в замедленной съемке.
Здесь могут быть два объяснения:
1) или реально резко усиливается скорость обработки информации мозгом, что эквивалентно замедлению времени с точки зрения субъекта,
2) либо субъект просто запоминает больше деталей и эффект замедления времени происходит ретроспективно - человек вспоминая события помнит их как замедленные.
Чтобы доказать ту или иную гипотезу был поставлен эксперимент: людям надели на руку часы, в которых очень быстро мелькали цифры, на пределе восприятия, потом их на известном аттракционе скидывали с высоты 15 этажа в парке развлечений в Далласе на сетку внизу, свободное падение длилось 2,5 секунды, во время падения люди пытались разглядеть быстро меняющиеся цифры на часах.
После окончания эксперимента испытуемые должны были дать ответ на два вопроса:
1. Какие цифры они видели на часах.
2. Сколько времени они падали.
На первый вопрос ответ показал, что критическая ситуация никак не улучшает наши способности быстро воспринимать информацию. Во время падения мелькающие цифры видны не лучше, чем в спокойной ситуации.
Что же касается второго вопроса, то время реально субъективно воспринималось длиннее, в среднем испытуемые оценили время своего падения в 3,5 секунды вместо 2,5.
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2110887/